K-均值聚类是一种无监督学习算法，通过将数据点分配到不同的簇中，来发现数据的内在结构。该算法的主要思想是将数据点分为K个簇，每个簇包含最接近的数据点，且每个簇的中心点即为该簇内部所有数据点的平均值。
1. 选择K个随机数据点作为簇的初始中心点。
2. 对于每个数据点，计算它与每个簇中心点的距离，并将其分配到距离最近的簇中。
3. 重新计算每个簇的中心点。
4. 重复2、3步骤，直到簇的分配不再变化或达到预先设定的迭代次数。
K-均值聚类的优点：
1. 简单易懂，容易实现。
2. 随着数据集规模的增加，算法的时间复杂度并不会显著增加。
3. 可以处理大规模数据集，并能够实现在线学习。
4. 适用于多维度数据。
K-均值聚类的缺点：
1. 需要预先确定簇的数量 K，并且该值对聚类结果产生重要影响。
2. 对于非球形、密度不等的数据集表现较差。
3. 由于随机初始化中心点的位置不同，可能会导致聚类结果的不稳定性。
4. 对异常点敏感，可能会导致聚类结果的失真。